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本文介绍了 Statistically Meaningful Geometry (SMG),这是一个几何框架,用于将过参数化学习系统建模为无限维非参数 Orlicz 纤维丛。它提出在分布外刺激下,系统会发生规范对称破缺,导致新的因果轴涌现,从而能够区分真正的科学发现与幻觉。